(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識向け音響分析条件正規化システムであって、
認識対象の入力信号に対し音響分析条件（Ｉ）で特徴量を抽出する音響分析手段（Ｉ）と、
第１の学習用の入力信号に対し前記音響分析手段（Ｉ）において音響分析条件（Ｉ）で
抽出された特徴量の複数のガウス分布を混合して構成される音声モデル（Ｉ）を作成しておき、前記作成された音声モデル（Ｉ）を格納する音声モデル格納手段と、
第２の学習用の入力信号に対し音響分析手段（Ｏ）において音響分析手段（Ｉ）と異なり音声認識で用いる音響モデル作成時と同じ音響分析条件（Ｏ）で抽出された特徴量の複数のガウス分布を混合して構成された音声モデル（Ｏ）に含まれる各ガウス分布と、前記音声モデル（Ｉ）に含まれる各ガウス分布との対応関係を記憶した対応テーブルを格納する対応テーブル格納手段と、
前記音声モデル（Ｉ）を構成するガウス分布それぞれに対し、前記認識対象の入力信号の特徴量に対する事後確率を算出し、
前記対応テーブルを用いて前記対応するガウス分布の平均値を、前記事後確率を用いて重み付き平均することにより、入力信号の特徴量を音響分析条件（Ｏ）とマッチするように補正し、補正後の特徴量を求める音響分析条件補正手段と、を備える音響分析条件正規化システム。
【請求項２】
前記対応テーブルは、前記音声モデル（Ｉ）を構成する各ガウス分布のインデックスと
、前記インデックスと対応する前記音声モデル（Ｏ）を構成する各ガウス分布の平均値との組を記憶する請求項１に記載の音響分析条件正規化システム。
【請求項３】
前記音声モデル（Ｉ）および前記音声モデル（Ｏ）の作成時に、同じ学習データを用い
ることで、前記それぞれの各ガウス分布の対応関係を設定し、前記対応テーブルに格納する請求項１乃至２のいずれかに記載の音響分析条件正規化システム。
【請求項４】
前記音声モデル（Ｉ）および前記音声モデル（Ｏ）の作成時に、音素ごとの単位で各ガウス分布を作成することで、前記それぞれの各ガウス分布の対応関係を設定し、前記対応テーブルに格納する請求項１乃至２のいずれかに記載の音響分析条件正規化システム。
【請求項５】
入力信号を取得するマイクの特性、または入力信号から雑音成分を推定する雑音推定方法、または入力信号の雑音成分を抑圧し推定音声を求める雑音抑圧法、または特徴量算出法、またはこれら１つ以上の組み合わせを音響分析条件とする、
請求項１乃至４のいずれかに記載の音響分析条件正規化システム。
【請求項６】
前記音声モデル格納手段は、複数の異なる音響分析条件（ｉ,ｉｉ,…）で作成した複数の音声モデル（ｉ,ｉｉ,…）を格納し、
前記入力信号、あるいは前記雑音成分、あるいは前記推定音声、あるいは前記特徴量、あるいはこれらを複数組み合わせたものを用いて音声モデル（Ｉ）を選択する音声モデル選択手段を備え、
前記音響分析条件補正手段は、前記選択された音声モデル（Ｉ）と前記対応テーブルを用いて前記認識対象の入力信号の特徴量を補正する、
請求項５に記載の音響分析条件正規化システム。
【請求項７】
前記音声モデル格納手段は、複数の異なる音響分析条件（ｉ,ｉｉ,…）で作成した複数の音声モデル（ｉ,ｉｉ,…）を格納し、
前記入力信号からＳＮＲを推定するＳＮＲ推定手段と、
前記推定されたＳＮＲから音声モデル（Ｉ）を選択する音声モデル選択手段と、を備え
、
前記音響分析条件補正手段は、前記選択された音声モデル（Ｉ）と前記対応テーブルを用いて前記認識対象の入力信号の特徴量を補正する、
請求項１乃至５のいずれかに記載の音響分析条件正規化システム。
【請求項８】
端末側にある音響分析部において認識対象の入力音声から特徴量を抽出し、サーバー側のデコーダー部において前記特徴量を前記音響モデルを用いて単語列に変換する分散音声認識システムであって、
前記端末側にある音響分析部において前記音響分析条件（Ｉ）で抽出された特徴量を、端末側もしくはサーバー側で請求項１乃至７のいずれか一に記載の手段を用いて補正することを特徴とする分散音声認識システム。
【請求項９】
端末の音響分析部において認識対象の入力音声から特徴量を抽出し、サーバー側のデコーダー部において前記特徴量を前記音響モデルを用いて単語列に変換する分散音声認識システムの端末であって、
前記音響分析条件（Ｉ）で抽出された特徴量を、請求項１乃至７のいずれか一に記載の手段を用いて補正することを特徴とする分散音声認識システムの端末。
【請求項１０】
音声認識向け音響分析条件正規化方法であって、
認識対象の入力信号に対し音響分析条件（Ｉ）で特徴量を抽出する第１ステップと、
第１の学習用の入力信号に対し音響分析手段（Ｉ）において音響分析条件（Ｉ）で抽出
された特徴量の複数のガウス分布を混合して構成される音声モデル（Ｉ）を作成しておき、前記作成された音声モデル（Ｉ）を格納する第２ステップと、
第２の学習用の入力信号に対し音響分析手段（Ｏ）において音響分析手段（Ｉ）と異なり音声認識で用いる音響モデル作成時と同じ音響分析条件（Ｏ）で抽出された特徴量の複数のガウス分布を混合して構成された音声モデル（Ｏ）に含まれる各ガウス分布と、前記音声モデル（Ｉ）に含まれる各ガウス分布との対応関係を記憶した対応テーブルを格納する第３ステップと、
前記音声モデル（Ｉ）を構成するガウス分布それぞれに対し、前記認識対象の入力信号の特徴量に対する事後確率を算出し、
前記対応テーブルを用いて前記対応するガウス分布の平均値を、前記事後確率を用いて重み付き平均することにより、
入力信号の特徴量を音響分析条件（Ｏ）とマッチするように補正し、補正後の特徴量を求める第４ステップと、を有する音響分析条件正規化方法。
【請求項１１】
前記対応テーブルは、前記音声モデル（Ｉ）を構成する各ガウス分布のインデックスと、
前記インデックスと対応する前記音声モデル（Ｏ）を構成する各ガウス分布の平均値との組を記憶する請求項１０に記載の音響分析条件正規化方法。
【請求項１２】
前記音声モデル（Ｉ）および前記音声モデル（Ｏ）の作成時に、同じ学習データを用い
ることで、前記それぞれの各ガウス分布の対応関係を設定し、前記対応テーブルに格納する請求項１０乃至１１のいずれかに記載の音響分析条件正規化方法。
【請求項１３】
前記音声モデル（Ｉ）および前記音声モデル（Ｏ）の作成時に、音素ごとの単位で各ガウス分布を作成することで、前記それぞれの各ガウス分布の対応関係を設定し、前記対応テーブルに格納する請求項１０乃至１１のいずれかに記載の音響分析条件正規化方法。
【請求項１４】
入力信号を取得するマイクの特性、または入力信号から雑音成分を推定する雑音推定方法、または入力信号の雑音成分を抑圧し推定音声を求める雑音抑圧法、または特徴量算出法、またはこれら１つ以上の組み合わせを音響分析条件とする、
請求項１０乃至１３のいずれかに記載の音響分析条件正規化方法。
【請求項１５】
前記第２ステップでは、複数の異なる音響分析条件（ｉ,ｉｉ,…）で作成した複数の音声モデル（ｉ,ｉｉ,…）を格納し、
前記入力信号、あるいは前記雑音成分、あるいは前記推定音声、あるいは前記特徴量、
あるいはこれらを複数組み合わせたものを用いて音声モデル（Ｉ）を選択するステップを
備え、
前記第４ステップでは、前記選択された音声モデル（Ｉ）と前記対応テーブルを用いて
前記認識対象の入力信号の特徴量を補正する、
請求項１４に記載の音響分析条件正規化方法。
【請求項１６】
前記第２ステップでは、複数の異なる音響分析条件（ｉ,ｉｉ,…）で作成した複数の音声モ
デル(ｉ,ｉｉ,…)を格納し、
前記入力信号からＳＮＲを推定するステップと、
前記推定されたＳＮＲから音声モデル（Ｉ）を選択するステップと、を備え、
前記第４ステップでは、前記選択された音声モデル（Ｉ）と前記対応テーブルを用いて
前記認識対象の入力信号の特徴量を補正する、
請求項１０乃至１４のいずれかに記載の音響分析条件正規化方法。
【請求項１７】
端末側にある音響分析部において認識対象の入力音声から特徴量を抽出し、サーバー側のデコーダー部において前記特徴量を前記音響モデルを用いて単語列に変換する場合に、
前記端末側にある音響分析部において前記音響分析条件（Ｉ）で抽出された特徴量を、端末側もしくはサーバー側で請求項１０乃至１６のいずれか一に記載の方法を用いて補正することを特徴とする音響分析条件正規化方法。
【請求項１８】
端末の音響分析部において認識対象の入力音声から特徴量を抽出し、サーバー側のデコーダー部において前記特徴量を前記音響モデルを用いて単語列に変換する場合に、
前記音響分析条件（Ｉ）で抽出された特徴量を、請求項１０乃至１６のいずれか一に記
載の方法を用いて補正することを特徴とする分散音声認識システムの端末。
【請求項１９】
音声認識向け音響分析条件正規化システムで動作する音響分析条件正規化プログラムであって、
コンピュータを、
認識対象の入力信号に対し音響分析条件（Ｉ）で特徴量を抽出する音響分析手段（Ｉ）、第１の学習用の入力信号に対し前記音響分析手段（Ｉ）において音響分析条件（Ｉ）で抽出された特徴量の複数のガウス分布を混合して構成される音声モデル（Ｉ）を作成しておき、前記作成された音声モデル（Ｉ）を格納する音声モデル格納手段、
第２の学習用の入力信号に対し音響分析手段（Ｏ）において音響分析手段（Ｉ）と異なり音声認識で用いる音響モデル作成時と同じ音響分析条件（Ｏ）で抽出された特徴量の複数のガウス分布を混合して構成された音声モデル（Ｏ）に含まれる各ガウス分布と、前記音声モデル（Ｉ）に含まれる各ガウス分布との対応関係を記憶した対応テーブルを格納する対応テーブル格納手段、
前記音声モデル（Ｉ）を構成するガウス分布それぞれに対し、前記認識対象の入力信号の特徴量に対する事後確率を算出し、
前記対応テーブルを用いて前記対応するガウス分布の平均値を、前記事後確率を用いて重み付き平均することにより、入力信号の特徴量を音響分析条件（Ｏ）とマッチするように補正し、補正後の特徴量を求める音響分析条件補正手段、として機能させる音響分析条件正規化プログラム
【請求項２０】
前記対応テーブルは、前記音声モデル（Ｉ）を構成するガウス分布のインデックスと、
前記インデックスと対応する前記音声モデル（Ｏ）を構成するガウス分布の平均値との組を記憶する請求項１９に記載の音響分析条件正規化プログラム。
【請求項２１】
前記音声モデル（Ｉ）および前記音声モデル（Ｏ）の作成時に、同じ学習データを用い
ることで、前記それぞれの各ガウス分布の対応関係を設定し、前記対応テーブルに格納する請求項１９乃至２０のいずれかに記載の音響分析条件正規化プログラム。
【請求項２２】
前記音声モデル（Ｉ）および前記音声モデル（Ｏ）の作成時に、音素ごとの単位で各ガウス分布を作成することで、前記それぞれの各ガウス分布の対応関係を設定し、前記対応テーブルに格納する請求項１９乃至２０のいずれかに記載の音響分析条件正規化プログラム。
【請求項２３】
入力信号を取得するマイクの特性、または入力信号から雑音成分を推定する雑音推定方法、または入力信号の雑音成分を抑圧し推定音声を求める雑音抑圧法、または特徴量算出法、またはこれら１つ以上の組み合わせを音響分析条件とする、
請求項１９乃至２２のいずれかに記載の音響分析条件正規化プログラム。
【請求項２４】
前記音声モデル格納手段は、複数の異なる音響分析条件（ｉ,ｉｉ,…）で作成した複数の音声モデル（ｉ,ｉｉ,…）を格納し、
コンピュータを、前記入力信号、あるいは前記雑音成分、あるいは前記推定音声、あるいは前記特徴量、あるいはこれらを複数組み合わせたものを用いて音声モデル（Ｉ）を選択する音声モデル選択手段として機能させ、
前記音響分析条件補正手段は、前記選択された音声モデル（Ｉ）と前記対応テーブルを用いて前記認識対象の入力信号の特徴量を補正する、
請求項２３に記載の音響分析条件正規化プログラム。
【請求項２５】
前記音声モデル格納手段は、複数の異なる音響分析条件（ｉ,ｉｉ,…）で作成した複数の音声モデル（ｉ,ｉｉ,…）を格納し、
コンピュータを、
前記入力信号からＳＮＲを推定するＳＮＲ推定手段、
前記推定されたＳＮＲから音声モデル（Ｉ）を選択する音声モデル選択手段、として機
能させ、
前記音響分析条件補正手段は、前記選択された音声モデル（Ｉ）と前記対応テーブルを用いて前記認識対象の入力信号の特徴量を補正する、
請求項１９乃至２３のいずれかに記載の音響分析条件正規化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識システムにおける音響分析条件の違いを補正するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識システムは、背景雑音やマイクロホンなどの音声を収録する機器の伝達特性などの影響で認識性能が劣化することが知られている。このような加算性もしくは乗算性の雑音の影響による認識性能劣化を防ぐために、音響分析部において雑音の抑圧を行うことが一般的に行われている。
【０００３】
図１２は特許文献１から類推する一般的な雑音抑圧を行う音声認識システムの構成図である。図１２では、まず入力信号取得部１０１において、マイクロホンなどを使って収録された音声の入力信号をデジタル情報に変換し、フレーム単位に切り出し、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などを施し音声のスペクトル情報を取得する。時刻ｔにおける周波数ｆの発声をＳt,f、加算性の雑音をＮt,f、乗算性の雑音をＨt,fとするとき、前記入力信号のスペクトルＸt,fは以下の式で表される。
【０００４】
0005233330.tif 000002
【０００５】
次に雑音成分算出部１０２において、入力信号中に含まれる加算性の雑音成分を推定する。雑音成分算出方法としては前記入力信号中の音声が含まれない複数フレームを平均して求める方法などが考えられる。次に推定音声算出部１０３において、スペクトル減算法やウィナーフィルタ法などを用いて前記雑音成分を抑圧し、音声の推定値を算出する。以下に、スペクトル減算法の例を示す。スペクトル減算法では、入力信号から前記算出された雑音成分をスペクトル領域で減算することで雑音成分を抑圧しクリーンな音声を推定する。
【０００６】
0005233330.tif 000003
【０００７】
ここで、ＳSSt,fはスペクトル減算法で算出されたクリーンな音声の推定値である。<Ｎｆ>は前記雑音成分算出部１０２で算出された雑音成分である。max[]は、コンマで区切られた２つの値のうち大きい値を採用することを示す。αは雑音抑圧の強弱や歪みを制御するパラメータである。βはフロアリングを示すパラメータで、このパラメータも雑音抑圧の強弱や歪みを制御するパラメータである。これらのパラメータは雑音の種類やＳＮＲに応じて最適な値が異なることが知られている。特許文献１ではこれらのパラメータをＳＮＲに応じて変更させる方法について示されている。次に特徴量抽出部１０４において、前記推定音声からケプストラムや対数パワー、もしくはその１次および２次差分量、もしくはそれらを組み合わせたものを抽出する。ここで、前記乗算性雑音を除去する目的で、前記特徴量から乗算性雑音に関する部分を減算もしくは正規化する。乗算性雑音の除去方法としてはケプストラム平均正規化法などが広く知られている。以上までの入力信号から特徴量を抽出するまでの構成を音響分析部１００と呼び、上記以外にも複数の構成が提案されている。次にデコーダー部６０１において、前記特徴量に対して、音響モデル６０２と言語モデル６０３を用いて適切な単語列を探索する。音響モデルとしては、Hidden Markov Model（ＨＭＭ）などが広く用いられている。前記音響モデルは予め学習用のデータに対して、前記音響分析部１００と同じ条件で抽出された特徴量を学習し作成しておく。最後に出力部６０４において前記単語列を出力する。
【０００８】
図１３は特許文献２から類推する一般的な分散音声認識システムの構成図である。このような分散音声認識システムでは、まず、端末側にある音響分析部１００で音響分析を行い、特徴量を算出する。次に、特徴量送信部７０１において前記算出された特徴量をサーバー側に送信する。次に、サーバー側の特徴量受信部７０２において特徴量を受信する。次に、デコーダー部６０１において前記受信された特徴量に対して音響モデル６０２と言語モデル６０３を用いて適切な単語列を探索する。次に、単語列送信部７０３において前記単語列を端末側に送信する。次に、端末側の単語列受信部７０４において前記単語列を受信する。最後に端末側の出力部７０５において前記単語列を出力する。
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−１６５２２１号公報
【特許文献２】特開２００６−３５００９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
前記特許文献１−２の各開示は、引用をもって本書に組み込まれる。以下の分析は、本発明によって与えられる。
【００１１】
図１２に参照する従来の音響分析部において雑音抑圧を行う方法では、音響モデル学習時の音響分析条件と、認識対象の入力信号に対して行う音響分析条件が異なると、認識性能が低くなるという問題がある。このため、入力信号に含まれる雑音やＳＮＲに応じて適切な音響分析条件で音響分析を行おうとすると、音響モデルをその音響分析条件で学習しなおす、あるいはその音響分析条件に適応させる必要がある。しかしながら、音響モデルのサイズは大きい為、これを新しい音響分析条件で学習あるいは適応させるには、多くの計算コストと多くのデータが必要となる。ここで言う音響分析条件とは、前記音響分析部１００を構成する処理およびパラメータおよびマイク特性などを示す。
【００１２】
図１３に参照する従来の分散音声認識システムでは、前記問題はさらに顕著となる。通常の音声認識システムでは、音響分析部とデコーダー部は１対１の関係にあるが、前記分散音声認識システムでは複数の端末の音響分析部に対して１台のサーバーのデコーダー部が割り当てられることが考えられる。端末はそれぞれ、使用される雑音環境が異なり最適となる音響分析条件が異なる。また端末によってマイクなどの特性も異なる。このため、音響モデル側を端末側の音響分析条件に合わせておく必要があるが、全ての端末の条件に合わせるのは非常に困難である。
【００１３】
以上のように、従来のシステムは下記記載の課題を有する。
【００１４】
第１の問題点は、従来の音響分析部で雑音抑圧を行う方法では、音響モデル学習時の音響分析条件と、認識対象の入力信号に対して行う音響分析条件が異なると、認識性能が低くなる、ということである。
【００１５】
第２の問題点は、従来の音響分析部で雑音抑圧を行う方法では、認識対象の入力信号に対して行う音響分析条件を変更すると、音響モデルを学習しなおす、あるいは適応させる必要があり、多くの計算コストと多くのデータが必要となる、ということである。
【００１６】
本発明の目的は、音響モデル学習時の音響分析条件と、認識対象の入力信号に対して行う音響分析条件とが異なる場合でも、性能の高い音声認識を行えるよう音響分析条件の正規化を行う音響分析条件正規化システム、音響分析条件正規化プログラムを提供することである。
【００１７】
本発明の別の目的は、少ない計算コストと少ないデータで音響分析条件の正規化を行う音響分析条件正規化システム、音響分析条件正規化プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本願で開示される発明は、前記課題を解決するため、概略以下のように構成される。
【００１９】
本発明の１つの側面に係わる音響分析条件正規化システムは、認識対象の入力信号に対し音響分析条件(I)で特徴量を抽出する音響分析手段(I)と、第１の学習用の入力信号に対し前記音響分析手段(I)において音響分析条件(I)で抽出された特徴量から音声モデル(I)を作成しておき、前記作成された音声モデル(I)を格納する音声モデル格納手段と、第２の学習用の入力信号に対し音響分析手段(O)において音響分析手段(I)と異なり音声認識で用いる音響モデル作成時と同じ音響分析条件(O)で抽出された特徴量から作成された音声モデル(O)と、前記音声モデル(I)との対応関係を記憶した対応テーブルを格納する対応テーブル格納手段と、前記音声モデル(I)と前記対応テーブルとを用いて前記認識対象の入力信号の特徴量を補正し、補正後の特徴量を求める音響分析条件補正手段と、を少なくとも備える。
【発明の効果】
【００２０】
このような構成とすることにより、音響分析条件の違いによるミスマッチを補正することができ、性能の高い音声認識を行うことができるため、第１の目的を達成することができる。また、音響モデルを音響分析条件に適応させる方法に較べて、音声モデルは充分小さいものを用いることができるため、少ない計算量と少ないメモリ量の増加で補正を行うことができ、第２の目的を達成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明は、その好ましい一実施の形態において、予め入力信号に行うのと同じ音響分析条件で作成した音声モデル(I)を格納する音声モデル格納手段と、予め前記音声モデル(I)と音響モデル学習時の音響分析条件で作成した音声モデル(O)との対応関係を記憶した対応テーブルを格納する対応テーブル格納手段と、前記音声モデル(I)と前記対応テーブルを用いて音響分析条件を補正する音響分析条件補正手段を備えている。
【実施例１】
【００２２】
以降、説明のわかりやすさの為に、音声認識用の音響モデル学習時の音響分析条件に係わる構成要素には(O)を、入力信号分析時の音響分析条件に係わる構成要素には(I)の記号を付与して表すものとする。
【００２３】
次に、発明を実施するための第１の実施例の形態について説明する。
【００２４】
図１は、本発明の第１の実施例の構成を示す図である。図１を参照すると、本発明の第１の実施例に係る音響分析条件正規化システムは、入力信号取得部１０１と雑音成分算出部１０２と推定音声算出部１０３と特徴量抽出部１０４と音声モデル格納部１０５と対応テーブル格納部１０６と音響分析条件補正部１０７と出力部１０８などを備えている。
【００２５】
入力信号取得部１０１は、マイクロホンなどを使って収録された音声の入力信号をフレーム単位に切り出し、ＦＦＴなどを施し音声のスペクトル情報を取得する。
【００２６】
雑音成分算出部１０２は、前記入力信号から雑音成分を算出する。
【００２７】
推定音声算出部１０３は、前記入力信号と前記雑音成分とから仮の推定音声を算出する。
【００２８】
特徴量抽出部１０４は、前記推定音声から特徴量を抽出する。
【００２９】
音声モデル格納部１０５は、予め入力信号に対して行うのと同じ音響分析条件で作成しておいた音声モデル(I)を格納する。
【００３０】
対応テーブル格納部１０６は、前記音声モデル(I)と音響モデル学習時と同じ音響分析条件で策した音声モデル(O)との対応テーブルを格納する。
【００３１】
音響分析条件補正部１０７は、前記推定音声に対して抽出された特徴量を、前記音声モデル(I)と前記対応テーブルを用いて補正する。
【００３２】
出力部１０８は、前記補正された特徴量を出力する。
【００３３】
なお、前記入力信号取得部１０１、前記雑音成分算出部１０２、前記推定音声算出部１０３、前記特徴量抽出部１０４をまとめて、音響分析部(I)１００と呼ぶ。
【００３４】
また、これら各部は、雑音抑圧システムを構成するコンピュータ上で実行されるプログラムによりその機能・処理を実現するようにしても良いことは勿論である（他の実施例についても同様である）。
【００３５】
次に、本実施例で用いる前記音声モデル(I)と前記対応テーブルについて、その詳細と作成方法について説明する。
【００３６】
図２に音響モデル学習時と同じ音響分析条件(O)で作成された音声モデル(O)と、入力信号に対して行われるのと同じ音響分析条件(I)で作成された音声モデル(I)と、前記２つの音声モデルを構成する要素の対応テーブルを示す。音声モデルとしては、ＶＱ（Vector Quantization）コードブックやＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）あるいはＨＭＭ（Hidden Markov Model）などが考えられる。ここでは、ＧＭＭを音声モデルとする場合の例について示す。ＧＭＭは複数のガウス分布を混合することによって構成される確率密度関数で表されるモデルである。各ガウス分布は、音素あるいは音声クラスターに分割した単位に対応する。図２の横軸と縦軸は特徴量中のある２つの次元を選んできたものを示す。図中の楕円はガウス分布を表し、中心の点はガウス分布の平均値を示す。また、ガウス分布間を結ぶ矢印はこの２つのガウス分布が対応関係にあることを示す。
【００３７】
図３の構成図および図５のフロー図を用いて、前記２つの音声モデルおよび対応テーブルの作成方法の例について示す。なお、後述する第１の学習データは請求項における第２の学習用の入力信号に相当し、第２の学習データは請求項における第１の学習用の入力信号に相当する。
【００３８】
まず、予め音響分析部(O)２００において、第１の学習データに対して音響分析条件(O)で分析を行い、特徴量(O)を算出し、ＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムなどを用いて音声モデル(O)を作成する（ステップＳ１０１）。本処理は音響モデル作成時に予め行っておくことができる。また、音響モデルを構成するガウス分布の一部もしくは全部を用いて音声モデル(O)を作成することもできる。作成された音声モデルは音声モデル(O)格納部２０１に格納する。ここでは、以下に示す式３のようにＫ個のガウス分布の混合によって構成されるＧＭＭで音声モデル(O)が表現されるものとする。
【００３９】
0005233330.tif 000004
【００４０】
ここで、p(ＦＯ)は、特徴量Ｏを出力する確率密度関数である。また、aｉはi番目のガウス分布の混合重み、Ｎ()は式４に示すようなガウス分布を示す。
【００４１】
0005233330.tif 000005
【００４２】
ここで、μは平均値を、Σは分散を、Ｄは特徴量の次元を示す。
【００４３】
次に、第２の学習用のデータに対して音響分析部(O)２００において音響分析条件(O)で分析を行い、特徴量(O)を算出する（ステップＳ１０２）。また、これと並列に第２の学習用のデータに対して、音響分析部(I)１００において音響分析条件(I)で分析を行い、特徴量(I)を算出する（ステップＳ１０３）。前記第２の学習用のデータとしては、前記第１の学習データと同じ音響環境のものを用いても良いし、異なる音響環境のものを用いても良いが、認識対象の入力信号と同じ音響環境で収録された音声であることが望ましい。ここで言う音響環境とは、背景雑音や話者、あるいはこれら両方の組み合わせの違いを示す。第２の学習用のデータは図１に示すように同じ入力信号を入力しても良いし、図４に示すように異なる音響環境の２つの入力信号を入力しても良い。前記音響環境の異なる２つの入力信号は時系列が同期しているか、あるいは音素ラベルなど時系列中のどのフレームが互いに対応しているかの情報が得られる必要がある。
【００４４】
次に、音声モデル適応部２０２において、前記特徴量(O)と前記特徴量(I)とを用いて、前記音声モデル(O)から適応後の音声モデル(I)を作成する（ステップＳ１０４）。具体的には、前記特徴量(O)の時系列を、前記音声モデル(O)に含まれている各ガウス分布のどれに近いかを分類し、前記分類されたフレームに対応する特徴量(I)の出現確率から新たにガウス分布を構成し、音声モデル(I)とすることが考えられる。他にもＭＬＬＲ（Maximum Likelihood Linear Regression）法やＥＭアルゴリズムを使った方法など一般的な適応アルゴリズムを用いることができる。作成された音声モデルは音声モデル(I)格納部１０５に格納する。式５は音声モデル(I)を表現するＧＭＭである。
【００４５】
0005233330.tif 000006
【００４６】
次に、対応テーブル作成部２０３において、前記音声モデル(O)に含まれるガウス分布と前記音声モデル(I)に含まれるガウス分布との間の対応を作成する（ステップＳ１０５）。具体的には、音声モデル(I)に含まれるガウス分布にインデックスを振り、そのインデックスに対応する音声モデル(O)に含まれるガウス分布の平均値を保持する。作成された対応テーブルは対応テーブル格納部１０６に格納する。式６は対応テーブルを示す。
【００４７】
0005233330.tif 000007
【００４８】
ステップＳ１０２からＳ１０４までの構成は、入力信号の雑音がある程度予測できるときおよび、入力信号を取得するマイクなどの伝達特性が既知である場合など、音響分析条件(I)が予め設定できる場合には、予め行っておくことができる。あるいは、入力信号の雑音が変化し、それに合わせて音響分析条件(I)を変更する必要がある場合などには、入力信号の最初の数フレームあるいは数発声を適応用のデータとして用いてステップＳ１０２からＳ１０５までの処理を行い、オンラインで適応することもできる。また、ここでは音響モデルと同じ音響分析条件(O)で音声モデル(O)を先に作成しておき、入力信号に対して行うのと同じ音響分析条件(I)で音声モデル(I)との対応関係を作成する方法について述べたが、逆に音声モデル(I)を先に作成しておき、音声モデル(O)と対応させる方法も可能である。
【００４９】
次に、本実施例の動作について、図１および図６のフロー図を用いて説明する。
【００５０】
まず、音響分析部(I)１００において、入力信号から特徴量(I)を抽出する（ステップＳ２０１）。このあと、ケプストラム平均正規化法などを行い、乗算性の雑音成分を正規化しておいても良い。
【００５１】
次に、音響分析条件補正部１０７において、前記特徴量(I)を音声モデル格納部１０５に格納されている音声モデル(I)と、対応テーブル格納部１０６に格納されている対応テーブルを用いて、音響モデルの作成された音響分析条件(O)とマッチするように補正する（ステップＳ２０２）。具体的には以下のような計算を行う。
【００５２】
0005233330.tif 000008
【００５３】
ここで、ＦＩ→０は補正後の特徴量を示す。table[i]は式６で示す音声テーブルである。Ｐpost(i|ＦＩ)は、以下の式８で示す時刻ｔの補正前の特徴量ＦｔＩに対する事後確率である。
【００５４】
0005233330.tif 000009
【００５５】
ここで、i番目のガウス分布の重みａｉ、平均ベクトルμiＩ、分散ΣiＩは、式５に示す音声モデル(I)に保持されている値である。
【００５６】
最後に、前記補正された特徴量を出力する（ステップＳ２０３）。また、前記特徴量を用いて音声認識を行っても良い。
【００５７】
次に、本実施例の効果について説明する。
【００５８】
認識対象の入力信号に対して行う音響分析条件(I)で作成した音声モデル(I)と、音響モデル学習時と同じ音響分析条件(O)で作成した音声モデル(O)との対応関係を保持した対応テーブルを用いて、音響分析条件を補正することで、音響分析条件の違いによるミスマッチを補正することができる。また、音響モデルを音響分析条件に適応させる方法に較べて、音声モデルは充分小さいものを用いることができるため、少ない計算量と少ないメモリ量の増加で補正を行うことができる。
【実施例２】
【００５９】
図７は本発明の第２の実施例の構成を示す図である。
【００６０】
第２の実施例は第１の実施例の構成の形態に対して、音声モデル格納部３０１と音声モデル選択部３０２と、を備えている。
【００６１】
音声モデル格納部３０１は、複数の音響分析条件に対応した複数の音声モデルを格納する。
【００６２】
音声モデル選択部３０２は、前記特徴量抽出部１０４で抽出された特徴量から前記複数の音声モデルから音声モデルを選択する。
を備えている。
【００６３】
次に、本実施例の動作について説明する。
【００６４】
本実施例は、第１の実施例のステップＳ２０１で特徴量を算出した後、音声モデル選択部３０２において、前記算出された特徴量を用いて、予め用意しておいた複数の音響分析条件に対応した複数の音声モデル(i,ii,…)から音声モデルを選択し、ステップＳ２０２以降で、前記選択した音声モデルを用いて音響分析条件の補正を行う。選択の基準としては、前記特徴量に対する各音声モデルの尤度を用いて最も尤度の高い方法を選択する方法などが考えられる。
【００６５】
次に、本実施例の効果について説明する。
【００６６】
予め複数の音響分析条件に対応した音声モデルを用意しておき、音響分析条件の補正を行うことで、雑音条件の変化などによって音響分析条件が変化する場合に対応することができる。
【００６７】
また、本実施の形態は、音声モデル選択の基準として特徴量抽出部１０４において抽出された特徴量を用いることに加えて、入力信号取得部１０１において取得された入力信号や、雑音成分算出部１０２において算出された雑音成分、あるいは推定音声算出部１０３において算出された推定音声を用いて音声モデルを選択する方法も考えられる。
【実施例３】
【００６８】
図８は本発明の第３の実施例の構成を示す図である。
【００６９】
第３の実施例は第２の実施例の構成の形態に対して、ＳＮＲ算出部４０１と推定音声算出部４０２と音声モデル選択部４０３とを備えている。
【００７０】
ＳＮＲ算出部４０１は、入力信号取得部１０１で取得された入力信号と、雑音成分算出部１０２で算出された雑音成分との比を計算し、信号対雑音比（ＳＮＲ）を算出する。
【００７１】
推定音声算出部４０２は、推定音声算出部１０３の代わりに、入力信号取得部１０１で取得された入力信号と雑音成分算出部１０２で算出された雑音成分と前記算出されたＳＮＲから、推定音声を算出する。
【００７２】
音声モデル選択部４０３は、前記音声モデル選択部３０２の代わりに、前記算出されたＳＮＲから前記音声モデルを選択する。
【００７３】
このような構成とすることにより、ＳＮＲに応じて推定音声算出部における雑音抑圧処理方法および雑音抑圧処理に係わるパラメータを変化させることができ、また、このようにして変更した音響分析条件に対応した音声モデルを選択し、補正を行うことができる。
【実施例４】
【００７４】
図９は本発明の第４の実施例の構成を示す図である。
【００７５】
第４の実施例は第１の実施例の構成の形態に対して、第２の推定音声算出部５０１と第２の特徴量抽出部５０２と出力部５０３とを備えている。
【００７６】
第２の推定音声算出部５０１は、音響分析条件補正部１０７で補正された推定音声と、入力信号取得部１０１で取得された入力信号と、雑音成分算出部１０２で算出された雑音成分とから再度、推定音声を算出する。
【００７７】
第２の特徴量抽出部５０２は、前記第２の推定音声から特徴量を抽出する。
【００７８】
出力部５０３は、前記第２の特徴量を出力する。
【００７９】
次に、本実施例の動作について説明する。
【００８０】
本実施例は、第１の実施例のステップＳ２０２までを行い、認識対象の入力信号から抽出した特徴量を音響モデル学習時の音響分析条件(O)に補正した後で、第２の推定音声算出部５０１において、前記補正された特徴量と前記雑音成分を用いて雑音抑圧用のフィルターを算出し、前記入力信号に適用する。具体的な処理について、ここではウィナーフィルタを用いた方法について説明する。以後の処理は周波数帯域毎に独立に行うことができる。式７を用いて求めた補正後の特徴量ＦｔＩ→０は、逆変換を行いスペクトル量ＳｔＩ→０に戻す必要がある。特徴量としてケプストラムを使用している場合には以下の式９に示すような逆変換を行う。
【００８１】
0005233330.tif 000010
【００８２】
ここで、IDCT()は逆離散コサイン変換を示す。あるいは、対応テーブルとして式６の代わりに、以下の式１０で示すように、音声モデル(O)の各ガウス分布に対応する平均スペクトルを保存しておくことも考えられる。
【００８３】
0005233330.tif 000011
【００８４】
この場合、式９は以下の式１１のように変更される。
【００８５】
0005233330.tif 000012
【００８６】
また、上記例のように対応テーブルにスペクトルを保存しておく代わりに対数スペクトルを使う方法なども当然考えることができる。
【００８７】
以上のような手順によって求まった補正した特徴量をスペクトル領域の量に変形したものと、前記雑音成分算出部１０２において算出された雑音成分のスペクトル領域の量を用いてウィナーフィルタのフィルタゲインを以下の式１２にしたがって算出する。
【００８８】
0005233330.tif 000013
【００８９】
前記フィルタゲインを入力信号に乗ずることで第２の推定音声を得る。
【００９０】
0005233330.tif 000014
【００９１】
次に、第２の特徴量抽出部５０２において、前記第２の推定音声から特徴量を抽出する。特徴量としては特徴量抽出部１０４と同じものを用いても良いし異なるものを用いても良いが、音響モデル学習時とあわせておく必要がある。
【００９２】
最後に、第１の実施例のステップＳ２０３と同様に、出力部５０３において、前記第２の特徴量抽出部において抽出された特徴量を出力する。また、前記特徴量を用いて音声認識を行っても良い。
【００９３】
次に、本実施例の効果について説明する。
【００９４】
第１の実施例のステップＳ２０２までに補正された特徴量は、特に音声モデル(I)を構成するガウス分布の数が少ないときには、過剰に平滑化された値として推定される。前記補正された推定音声と、前記雑音成分を用いて雑音抑圧フィルターを作成し、式１３のように元の入力信号に対して適用することで、元の入力信号の持っている音声の情報を損なうことなく雑音抑圧手法の違いによる差分だけを補正することができる。
【００９５】
また、本実施例では、第２の特徴量抽出部５０２において、特徴量抽出部１０４と異なる特徴量を用いることによって、入力信号に含まれる加算性雑音および乗算性雑音に対する雑音抑圧手法の違いを補正するだけでなく、特徴量の違いも補正することができる。
【実施例５】
【００９６】
第１から第４の実施の形態は、図１０に示すように音声認識システムと一緒に用いることも考えられる。
【００９７】
本実施例は、第１から第４の実施例の構成に対し、デコーダー部６０１と出力部６０４とを備えている。
【００９８】
デコーダー部６０１は、特徴量抽出部１０４あるいは第２の特徴量抽出部５０２で抽出された特徴量に対して、音響モデル６０２と言語モデル６０３を用いて単語列を探索する。
【００９９】
出力部６０４は、前記探索された単語列を出力する。
【０１００】
このような構成とすることにより、入力信号に対して行う音響分析条件を、前記デコーダー部で用いる音響モデル学習時の音響分析条件と合わせることができ、認識性能の高い音声認識を行うことができる。図１０の例では、音響モデルが１つの時の例を示したが、音響モデルを複数持つことも考えられる。
【実施例６】
【０１０１】
第１から第４の実施例は、図１１に示すような分散音声認識と一緒に用いることも考えられる。
【０１０２】
本実施例は、第１から第４の実施例の構成に対し、特徴量送信部７０１と特徴量受信部７０２とデコーダー部６０１と単語列送信部７０３と単語列受信部７０４と出力部７０５とを備えている。
【０１０３】
特徴量送信部７０１は、特徴量抽出部１０４あるいは第２の特徴量抽出部５０２で抽出された特徴量をサーバー側に送信する。
【０１０４】
特徴量受信部７０２は、サーバー側で前記送信された特徴量を受信する。
【０１０５】
デコーダー部６０１は、前記受信された特徴量に対して音響モデル６０２と言語モデル６０３を用いて単語列を探索する。
【０１０６】
単語列送信部７０３は、前記探索された単語列を端末側に送信する。
【０１０７】
単語列受信部７０４は、端末側で前記送信された単語列を受信する。
【０１０８】
出力部７０５は、前記受信された単語列を出力する。
【０１０９】
このような構成とすることにより、端末側で音響分析環境を音響モデル学習時と同じになるように補正するため、サーバー側に保持されている前記音響モデルはある１つの音響分析条件でのみ作成しておけば良い。もちろん音響モデルを複数用意することも可能である。また、この図１１に示す例では音響分析補正部を端末側に配置したがサーバー側に配置することも、もちろん考えられる。
【０１１０】
分散音声認識システムでは複数の端末の音響分析部に対して１台のサーバーのデコーダー部が割り当てられることが考えられる。本実施例の構成を用いて特徴量を補正することにより、前記複数の端末側で音響分析条件が異なっている場合でも、１台のサーバーのデコーダーで複数の端末に対応することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、雑音下での音声認識といった用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明の第１の実施例に係わる雑音用圧処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例に係わる音声モデルと対応テーブルの関係を示す概念図である。
【図３】本発明の第１の実施例に係わる音声モデル作成法の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施例に係わる音声モデル作成法の別の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施例に係わる音声モデル作成法の手順を示すフロー図である。
【図６】本発明の第１の実施例に係わる雑音抑圧処理システムの手順を示すフロー図である。
【図７】本発明の第２の実施例に係わる雑音抑圧システムの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施例に係わる雑音抑圧システムの構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第４の実施例に係わる雑音抑圧システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第５の実施例に係わる音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第６の実施例に係わる分散音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】従来の音声分析部で雑音抑圧処理を行う音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図１３】従来の分散音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１００  音響分析部(I)
１０１  入力信号取得部
１０２  雑音成分算出部
１０３  推定音声算出部
１０４  特徴量抽出部
１０５  音声モデル格納部（音声モデル(I)格納部）
１０６  対応テーブル格納部
１０７  音響分析条件補正部
１０８  出力部
２００  音響分析部(O)
２０１  音声モデル(O)格納部
２０２  音声モデル適応部（O→I）
２０３  対応テーブル作成部
３０１  複数の音声モデル格納部
３０２  音声モデル選択部
４０１  ＳＮＲ算出部
４０２  推定音声算出部
４０３  音声モデル選択部
５０１  第２の推定音声算出部
５０２  第２の特徴量抽出部
５０３  出力部
６０１  デコーダー部
６０２  音響モデル
６０３  言語モデル
６０４  出力部
７０１  特徴量送信部
７０２  特徴量受信部
７０３  単語列送信部
７０４  単語列受信部
７０５  出力部
【図１】
0005233330.tif 000015
【図２】
0005233330.tif 000016
【図３】
0005233330.tif 000017
【図４】
0005233330.tif 000018
【図５】
0005233330.tif 000019
【図６】
0005233330.tif 000020
【図７】
0005233330.tif 000021
【図８】
0005233330.tif 000022
【図９】
0005233330.tif 000023
【図１０】
0005233330.tif 000024
【図１１】
0005233330.tif 000025
【図１２】
0005233330.tif 000026
【図１３】
0005233330.tif 000027